開発依頼が急増の「スパースモデリング」活用ＡＩ、そのニーズとは？
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AI(と呼びますが、一般的にみなさんが思うAIはDNN)はデータドリブン、すなわち膨大な量から自動的にルールなどを抽出するもの。
スパースモデリングは純然たる数学的最適化の手法です。そういう意味では解析的手法です。最近だとブラックホールの可視化で有名になりました。医療や天体など観測数が少なくノイズの多いデータから意味のある情報を抜き出すのには非常に相性がよく、すくなくとも10年以上前から研究はなされています。
CNNとスパースモデリングを組み合わせて、めちゃくちゃおもしろい研究をしている最中ですが、まだ秘密。
目に見えないブラックホールの撮影を可能にした「スパースモデリング 」とは
https://jp.techcrunch.com/2019/04/23/blackhole-sparse-modeling/
画像診断に「AI」が役立つ理由と、それでも“第2の目”にとどまる理由
https://newspicks.com/news/4934930記事の中では医療面が強調されていますが、ビジネスの現場でもデータのスパース性の壁にぶつかることは多いと言えます。例えば、一般的にはデータリッチに思える小売業でも、百貨店などの業態では年間当りの購買頻度は低く、個人の嗜好性をとらえようとしてもデータがスパースでうまく傾向が抽出できなかったりします。
更に、昨今のコロナ禍によりこれまでと大きく生活様式が変わったことで、過去のデータが役に立たない、COVID-19流行後のわずかなデータで分析を行わなければならないという背景もあり、スパースモデリングのニーズはますます増していくのではないでしょうか。スパースなモデルはビジネス領域でも製造業では月次データのみでデータのレコード数が少ないようなケースでよく使われているイメージです。結局いろんな軸(Promotionや競合の戦略など)で見たくてもそれ以上にレコード数が無ければオーバーフィッティングするケースがほとんどでスパースモデルで取り組むケースの方が多い印象です。
